自东日本大地震以来，日本附近海域的海啸观测网络得到了加强，通过适当的疏散行为减少了损失，并推动了利用近海实时海啸观测数据在沿海地区进行高精度海啸预报的技术开发。 ing。传统的海啸预报需要在灾害发生时使用大型超级计算机进行模拟计算和数据库搜索，因此很难构建和运行预报系统。

　这一次，研究小组使用超级计算机“Tomitake”进行了大量高分辨率海啸模拟。使用获得的海上海啸波形和沿海淹没情况作为教师数据，我们构建了一个新的人工智能模型，扩展了深度学习技术。通过将地震发生时在近海观测到的海啸波形输入到构建的AI模型中，可以在海啸到来前以3m的高空间分辨率预测沿海地区的淹没情况。

　这使得可以掌握每个部分的详细洪水预测信息，例如结合沿海城市地区的建筑物、构筑物和道路等社会基础设施的影响的当地海啸的兴起，以及更适当的疏散，可以支持行动。此外，使用“Tomitake”提前学习的AI模型，即使在一般的个人电脑上也可以在几秒钟内执行，这大大方便了以前需要超级计算机的实时洪水预测系统的构建。

　据说，今后将通过扩大人工智能技术和评估预测精度，为日本和海外的海啸防灾措施做出贡献。

参考：[Fujitsu Laboratories Ltd.] 利用超级计算机“Tomitake”和人工智能，实现了高分辨率的实时海啸淹没预测。